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噪声影响下基于改进损伤识别因子和遗传算法的结构损伤识别 被引量:21
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作者 黄民水 吴玏 朱宏平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第21期168-174,共7页
提出一种考虑噪声影响基于改进损伤识别因子和遗传算法的结构损伤识别方法。介绍结构损伤识别的参数化思想,并提出一种考虑不同模态信息和权重系数的损伤识别因子。在选择算子、交叉算子、变异算子以及自适应交叉和变异等方面对遗传算... 提出一种考虑噪声影响基于改进损伤识别因子和遗传算法的结构损伤识别方法。介绍结构损伤识别的参数化思想,并提出一种考虑不同模态信息和权重系数的损伤识别因子。在选择算子、交叉算子、变异算子以及自适应交叉和变异等方面对遗传算法进行改进,并在无噪声情况下,对一简支梁和连续梁进行了损伤识别,识别效果非常好,验证了方法的正确性和有效性。分别考虑随机噪声和高斯白噪声对简支梁进行损伤识别,发现该方法在噪声水平不很高情况下,识别效果很好。最后,在一钢框架基准有限元模型基础上,考虑四种损伤工况进行损伤识别,识别结果较好,该方法能够很好地应用于结构的损伤识别和健康监测。 展开更多
关键词 结构损伤识别 改进损伤识别因子 遗传算法 随机噪声 高斯噪声 基准有限元模型
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基于改进灰狼算法的热电联供系统负荷优化分配策略研究 被引量:10
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作者 丁衡 胡慧 +2 位作者 曹越 孙健 司风琪 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1515-1522,共8页
为了研究热电联供系统中机组的热电负荷优化分配策略,针对传统灰狼优化算法中繁琐的更新机制导致的时效性差等问题,提出了一种改进的多目标灰狼优化(MOGGWO)算法,直接利用前三等级狼的位置和高斯采样完成进化过程,最后将该算法应用于某6... 为了研究热电联供系统中机组的热电负荷优化分配策略,针对传统灰狼优化算法中繁琐的更新机制导致的时效性差等问题,提出了一种改进的多目标灰狼优化(MOGGWO)算法,直接利用前三等级狼的位置和高斯采样完成进化过程,最后将该算法应用于某600 MW双机热电联供系统的多目标热电负荷优化分配中。结果表明:MOGGWO算法能极大缩短负荷分配的求解时间,且在多目标优化下提升系统经济性的同时其可再生能源消纳能力将会减弱,应根据现场实际情况权衡,进而选择热电负荷最优分配策略。 展开更多
关键词 热电联供系统 可再生能源消纳 改进的多目标灰狼算法 高斯采样 运行优化
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基于改进经验小波变换与分形特征集的风力机齿轮箱故障诊断 被引量:5
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作者 孙康 金江涛 +2 位作者 李春 叶柯华 许子非 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期310-319,共10页
针对风力机齿轮箱振动响应信号具有强非线性及非平稳性的特点,考虑平均幅值对平均谱负熵时频域成分权重自适应调节,提出连续改进平均谱负熵方法(ICASN)以体现信号细节复杂度特征,并将ICASN引入经验小波变换(EWT),替代傅里叶谱作为频带... 针对风力机齿轮箱振动响应信号具有强非线性及非平稳性的特点,考虑平均幅值对平均谱负熵时频域成分权重自适应调节,提出连续改进平均谱负熵方法(ICASN)以体现信号细节复杂度特征,并将ICASN引入经验小波变换(EWT),替代傅里叶谱作为频带划分依据。采用ICASN-EWT分解振动信号,基于改进平均谱负熵筛选特征分量,剔除信号冗余与噪声影响。分析各敏感分量分形特征并构建高维特征集,采用流形学习进行维数约简,并结合分形高斯噪声改进灰狼算法优化支持向量机关键参数,将降维后的向量集输入优化支持向量机进行故障识别与诊断,准确率高达100%。 展开更多
关键词 风力机 齿轮箱 故障检测 支持向量机 经验小波变换 连续改进平均谱负熵 分形高斯噪声改进灰狼算法
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基于噪音受益的快速图像分割算法
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作者 牛艺蓉 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第21期195-201,217,共8页
图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合。当用已有的改进高斯混合模型于图像分割时,如何加快其分割过程是一个有研究意义的课题。基于最新的噪音受益EM算法,通过人工加噪来加快已有的改进高斯混合模型的收敛速度,从而... 图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合。当用已有的改进高斯混合模型于图像分割时,如何加快其分割过程是一个有研究意义的课题。基于最新的噪音受益EM算法,通过人工加噪来加快已有的改进高斯混合模型的收敛速度,从而达到加快图像分割的目的。当添加的噪声满足噪音受益EM定理时,加性噪声加快了EM算法收敛到局部最大值的平均收敛速度。改进的高斯混合模型是EM算法的特例,因此,噪音受益EM定理同样适用于改进的高斯混合模型。实验表明,提出的算法进行图像分割时,其收敛速度明显加快,时间复杂度明显变小。 展开更多
关键词 噪声受益 新型期望最大化算法(NEM)定理 图像分割 空间邻域关系 改进高斯混合模型
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一种基于改进Simplex噪声的虚拟地形生成方法
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作者 沈博 张健钦 +1 位作者 马帅豹 文政 《系统仿真学报》 2025年第10期2605-2612,共8页
针对传统虚拟地形生成方法存在的计算复杂度高、生成速度慢、真实感不足等问题,提出了一种基于改进Simplex噪声的虚拟地形生成方法。利用Simplex噪声计算效率高、硬件开销低、随机性更自然等优势,构建基础地形模板;引入分形算法,通过多... 针对传统虚拟地形生成方法存在的计算复杂度高、生成速度慢、真实感不足等问题,提出了一种基于改进Simplex噪声的虚拟地形生成方法。利用Simplex噪声计算效率高、硬件开销低、随机性更自然等优势,构建基础地形模板;引入分形算法,通过多频率、多振幅的噪声叠加增强地形细节层次;结合湍流算法,增加随机扰动和复杂性,从而进一步提高地形的自然感和多样性。仿真结果表明:该方法在地形生成效率、真实感,以及多样性方面均优于传统生成方法。 展开更多
关键词 虚拟地形 Simplex噪声 分形算法 湍流算法 改进Simplex
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基于ACBO-GM联合方法的高维变量结构模型修正
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作者 夏志远 王友 +2 位作者 唐柏鉴 周广东 史慧媛 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期8-14,21,共8页
工程结构模型修正常面临变量维度高、非线性程度强等现实问题,其模型修正的精度和效率受到严重影响,为改善这一不足,提出基于改进物体碰撞算法(Advanced Colliding Bodies Optimization,ACBO)和高斯白噪声扰动(Gaussian-white-noise Mut... 工程结构模型修正常面临变量维度高、非线性程度强等现实问题,其模型修正的精度和效率受到严重影响,为改善这一不足,提出基于改进物体碰撞算法(Advanced Colliding Bodies Optimization,ACBO)和高斯白噪声扰动(Gaussian-white-noise Mutation,GM)的联合修正方法。在联合方法中,ACBO实现从传统的“一对一”到“优对多”的碰撞模式的转变,GM则用于保证碰撞过程中种群的多样性,可有效提升结构模型修正效率。基于一系列测试函数,对比分析标准物体碰撞算法(Colliding Bodies Optimization,CBO)和联合优化方法的优化性能;给出基于ACBO-GM联合方法的修正流程,并将其应用于钢框架修正算例和悬臂梁修正实例,对比研究基于联合修正方法与基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的修正精度和效率。研究表明,ACBO-GM联合优化方法在精度和效率方面都明显优于传统的CBO方法,该优化方法的可行性得到验证;基于ACBO-GM联合方法在钢框架和悬臂梁两个工程结构修正案例中的应用,其修正精度均与基于GA方法的精度一致,但修正效率显著优于基于GA的修正方法。 展开更多
关键词 振动与波 改进物体碰撞算法 高斯噪声扰动 模型修正 联合优化方法 遗传算法
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基于自组织特征映射神经网络的数字模式识别 被引量:3
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作者 许新征 曾文华 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期333-336,共4页
在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入次序;根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分成排序和收敛... 在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入次序;根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分成排序和收敛两个阶段,并分别采用不同的学习率和邻域函数.采用改进后的SOFM算法对输入样本进行自组织聚类,再利用学习矢量量化(LVQ)算法解决样本分类中的交迭问题,提高了分类精度.仿真实验结果表明,该网络能够识别常用的数字(0~9)和英文字母,特别是在有噪声污染的情况下,可以获得较好的效果. 展开更多
关键词 自组织特征映射神经网络 数字模式识别 SOFM算法 学习矢量量化 自组织聚类 随机选择 改进算法 收敛速度 学习算法 连接权值 经验确定 高斯函数 样本分类 噪声污染 英文字母 仿真实验 分类精度 学习率 再利用 邻域
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考虑测量误差的谐波贡献评估 被引量:8
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作者 王莉虹 肖先勇 +2 位作者 张逸 黄勇 刘亚梅 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期3865-3870,共6页
传统基于谐波阻抗的谐波贡献评估方法对测量精度依赖性高,测量误差会导致评估结果失准,进而影响谐波责任划分及其治理措施的有效性。分析测量误差对谐波贡献评估的影响机理,基于含噪声的盲源分离原理,提出了一种考虑测量误差的谐波贡献... 传统基于谐波阻抗的谐波贡献评估方法对测量精度依赖性高,测量误差会导致评估结果失准,进而影响谐波责任划分及其治理措施的有效性。分析测量误差对谐波贡献评估的影响机理,基于含噪声的盲源分离原理,提出了一种考虑测量误差的谐波贡献评估模型;研究了基于改进复数非高斯最大化算法(complex maximization of non-Gassianity,CMN)的谐波贡献评估算法,通过对测量数据预处理以消除测量误差的影响,用传统CMN估计谐波源和阻抗矩阵,得到了谐波源对观测点的谐波矢量和标量贡献。通过仿真和实测数据验证,并与现有方法比较,结果表明所提方法能有效抑制测量误差的影响,提高评估结果的准确性,可为谐波治理提供参考依据。 展开更多
关键词 测量误差 谐波贡献 噪声复数盲源分离 改进复数非高斯最大化算法
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基于FGN输入流的G/D/1排队模拟 被引量:3
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作者 沈蓬 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期210-213,共4页
传统的排队理论不适于分析高速网络表现出的自相似流量 .通过实验仿真 ,主要考察平均等待时间和在队列分别为无限和有限情形下的队列尾部特征等参数 ,并对以FGN为输入流的G/D/ 1排队模型作了定性分析 .结果表明在输入流的强度和方差基... 传统的排队理论不适于分析高速网络表现出的自相似流量 .通过实验仿真 ,主要考察平均等待时间和在队列分别为无限和有限情形下的队列尾部特征等参数 ,并对以FGN为输入流的G/D/ 1排队模型作了定性分析 .结果表明在输入流的强度和方差基本相等且系统利用律大于某一阈值的情况下 ,队列平均等待时间随Hurst参数增大而显著增长 .同时指出在相同的条件下考察队列尾部特征 ,具有有限队列长度的G/D/ 展开更多
关键词 排队论 仿真 估计 分形高斯噪声 杜宾-莱文逊算法 G/D/1 尾部特征
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基于HBA-ICEEMDAN和HWPE的行星齿轮箱故障诊断 被引量:7
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作者 陈爱午 王红卫 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第8期1157-1166,共10页
针对行星齿轮箱的故障特征提取和模式识别问题,提出了结合蜜獾算法(HBA)优化改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)、层次加权排列熵(HWPE)和灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,利用HBA优化了ICEEMDA... 针对行星齿轮箱的故障特征提取和模式识别问题,提出了结合蜜獾算法(HBA)优化改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)、层次加权排列熵(HWPE)和灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,利用HBA优化了ICEEMDAN的白噪声幅值权重和噪声添加次数,并对行星齿轮箱的振动信号进行了HBA-ICEEMDAN分解,得到了若干个本征模态函数,筛选出其中相关系数较大的分量进行了重构;然后,利用HWPE提取了重构低噪信号的敏感特征值,获得了故障特征向量;最后,利用GWO优化了SVM的惩罚系数和核系数,训练GWO-SVM多故障分类器,对行星齿轮箱损伤进行了识别;利用行星齿轮箱的振动数据进行实验,验证了算法的有效性。研究结果表明:结合HBA-ICEEMDAN、HWPE和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断方法能够准确地识别行星齿轮箱的典型单点故障和复合故障,识别准确率达到了98.15%。相较于其他组合方法,该方法在行星齿轮箱故障诊断中更具有有效性,更具有优越性。 展开更多
关键词 齿轮传动 蜜獾算法 改进自适应噪声完备经验模态分解 层次加权排列熵 灰狼算法-优化支持向量机 行星齿轮箱 故障诊断
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